Python e MongoDB:conectando-se a bancos de dados NoSQL

• O que MongoDB é
• Como instalar e executar MongoDB
• Como trabalhar com bancos de dados MongoDB
• Como usar o driver PyMongo de baixo nível fazer interface com o MongoDB
• Como usar o mapeador de documento de objeto (ODM) MongoEngine de alto nível

Usando bancos de dados SQL vs NoSQL

• SQLite
• MySQL
• Oráculo
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server

• DynamoDB
• Cassandra
• Redis
• CouchDB
• RethinkDB
• RavenDB
• MongoDB

Gerenciando bancos de dados NoSQL com MongoDB

1. Escalar bem
2. Armazenar estruturas de dados avançadas
3. Forneça um mecanismo de consulta sofisticado

Revisando os recursos do MongoDB

• Suporte a consultas: Você pode usar muitos tipos de consulta padrão, como correspondência (== ), comparação (< , > ) e expressões regulares.
• Acomodação de dados: Você pode armazenar praticamente qualquer tipo de dados, sejam eles estruturados, parcialmente estruturados ou até polimórficos.
• Escalabilidade: Ele lida com mais consultas apenas adicionando mais máquinas ao cluster de servidores.
• Flexibilidade e agilidade: Você pode desenvolver aplicativos com ele rapidamente.
• Orientação de documentos e ausência de esquemas: Você pode armazenar todas as informações sobre um modelo de dados em um único documento.
• Esquema ajustável: Você pode alterar o esquema do banco de dados rapidamente, o que reduz o tempo necessário para fornecer novos recursos ou corrigir problemas existentes.
• Funcionalidades do banco de dados relacional: Você pode executar ações comuns a bancos de dados relacionais, como indexação.

• Escalabilidade: Se você precisa de um servidor autônomo ou clusters completos de servidores independentes, você pode dimensionar o MongoDB para qualquer tamanho que você precisar.
• Suporte de balanceamento de carga: O MongoDB moverá dados automaticamente entre vários fragmentos.
• Suporte a failover automático: Se o servidor principal ficar inativo, um novo principal será instalado e executado automaticamente.
• Ferramentas de gerenciamento: Você pode rastrear suas máquinas usando o MongoDB Management Service (MMS) baseado em nuvem.
• Eficiência da memória: Graças aos arquivos mapeados em memória, o MongoDB geralmente é mais eficiente que os bancos de dados relacionais.

Instalando e executando o MongoDB

1. A edição da comunidade oferece o modelo de documento flexível junto com consultas ad hoc, indexação e agregação em tempo real para fornecer maneiras poderosas de acessar e analisar seus dados. Esta edição está disponível gratuitamente.
2. A edição empresarial oferece os mesmos recursos da edição da comunidade, além de outros recursos avançados relacionados à segurança e monitoramento. Esta é a edição comercial, mas você pode usá-la gratuitamente por tempo ilimitado para fins de avaliação e desenvolvimento.

Criando bancos de dados MongoDB com o mongo Escudo

Executando o mongo Escudo

$ mongo

Estabelecer uma conexão

> db
test
>

> use rptutorials
switched to db rptutorials

> show dbs
admin          0.000GB
config         0.000GB
local          0.000GB
>

Criando coleções e documentos

> use rptutorials
switched to db rptutorials
> db
rptutorials
> db.tutorial
rptutorials.tutorial

{
   field1 → value1,
   field2 → value2,
   field3 → value3,
   ...
   fieldN → valueN
}

{
    "title": "Reading and Writing CSV Files in Python",
    "author": "Jon",
    "contributors": [
        "Aldren",
        "Geir Arne",
        "Joanna",
        "Jason"
    ],
    "url": "https://realpython.com/python-csv/"
}

Trabalhando com coleções e documentos

> use rptutorials
switched to db rptutorials

> db.tutorial.insertOne({
...     "title": "Reading and Writing CSV Files in Python",
...     "author": "Jon",
...     "contributors": [
...         "Aldren",
...         "Geir Arne",
...         "Joanna",
...         "Jason"
...     ],
...     "url": "https://realpython.com/python-csv/"
... })
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("600747355e6ea8d224f754ba")
}

> tutorial1 = {
...     "title": "How to Iterate Through a Dictionary in Python",
...     "author": "Leodanis",
...     "contributors": [
...         "Aldren",
...         "Jim",
...         "Joanna"
...     ],
...     "url": "https://realpython.com/iterate-through-dictionary-python/"
... }

> tutorial2 = {
...      "title": "Python 3's f-Strings: An Improved String Formatting Syntax",
...      "author": "Joanna",
...      "contributors": [
...          "Adriana",
...          "David",
...          "Dan",
...          "Jim",
...          "Pavel"
...      ],
...      "url": "https://realpython.com/python-f-strings/"
... }

> db.tutorial.insertMany([tutorial1, tutorial2])
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedIds" : [
        ObjectId("60074ff05e6ea8d224f754bb"),
        ObjectId("60074ff05e6ea8d224f754bc")
    ]
}

> db.tutorial.find()
{ "_id" : ObjectId("600747355e6ea8d224f754ba"),
"title" : "Reading and Writing CSV Files in Python",
"author" : "Jon",
"contributors" : [ "Aldren", "Geir Arne", "Joanna", "Jason" ],
"url" : "https://realpython.com/python-csv/" }
    ...

> db.tutorial.find({author: "Joanna"})
{ "_id" : ObjectId("60074ff05e6ea8d224f754bc"),
"title" : "Python 3's f-Strings: An Improved String Formatting Syntax (Guide)",
"author" : "Joanna",
"contributors" : [ "Adriana", "David", "Dan", "Jim", "Pavel" ],
"url" : "https://realpython.com/python-f-strings/" }

Usando MongoDB com Python e PyMongo

• Estabelecer conexões de banco de dados
• Trabalhando com bancos de dados
• Trabalhar com coleções e documentos
• Manipulação do cursor
• Trabalhando com criptografia de dados

Instalando o PyMongo

$ pip install pymongo==3.11.2

>>> import pymongo

Estabelecer uma conexão

>>> from pymongo import MongoClient
>>> client = MongoClient()
>>> client
MongoClient(host=['localhost:27017'], ..., connect=True)

>>> client = MongoClient(host="localhost", port=27017)

>>> client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")

Trabalhando com bancos de dados, coleções e documentos

>>> db = client.rptutorials
>>> db
Database(MongoClient(host=['localhost:27017'], ..., connect=True), 'rptutorials')

>>> db = client["rptutorials"]

>>> tutorial1 = {
...     "title": "Working With JSON Data in Python",
...     "author": "Lucas",
...     "contributors": [
...         "Aldren",
...         "Dan",
...         "Joanna"
...     ],
...     "url": "https://realpython.com/python-json/"
... }

>>> tutorial = db.tutorial
>>> tutorial
Collection(Database(..., connect=True), 'rptutorials'), 'tutorial')

>>> result = tutorial.insert_one(tutorial1)
>>> result
<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x7fa854f506c0>

>>> print(f"One tutorial: {result.inserted_id}")
One tutorial: 60084b7d87eb0fbf73dbf71d

>>> tutorial2 = {
...     "title": "Python's Requests Library (Guide)",
...     "author": "Alex",
...     "contributors": [
...         "Aldren",
...         "Brad",
...         "Joanna"
...     ],
...     "url": "https://realpython.com/python-requests/"
... }

>>> tutorial3 = {
...     "title": "Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3",
...     "author": "David",
...     "contributors": [
...         "Aldren",
...         "Joanna",
...         "Jacob"
...     ],
...     "url": "https://realpython.com/python3-object-oriented-programming/"
... }

>>> new_result = tutorial.insert_many([tutorial2, tutorial3])

>>> print(f"Multiple tutorials: {new_result.inserted_ids}")
Multiple tutorials: [
   ObjectId('6008511c87eb0fbf73dbf71e'),
   ObjectId('6008511c87eb0fbf73dbf71f')
]

>>> import pprint

>>> for doc in tutorial.find():
...     pprint.pprint(doc)
...
{'_id': ObjectId('600747355e6ea8d224f754ba'),
 'author': 'Jon',
 'contributors': ['Aldren', 'Geir Arne', 'Joanna', 'Jason'],
 'title': 'Reading and Writing CSV Files in Python',
 'url': 'https://realpython.com/python-csv/'}
    ...
{'_id': ObjectId('6008511c87eb0fbf73dbf71f'),
 'author': 'David',
 'contributors': ['Aldren', 'Joanna', 'Jacob'],
 'title': 'Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3',
 'url': 'https://realpython.com/python3-object-oriented-programming/'}

>>> import pprint

>>> jon_tutorial = tutorial.find_one({"author": "Jon"})

>>> pprint.pprint(jon_tutorial)
{'_id': ObjectId('600747355e6ea8d224f754ba'),
 'author': 'Jon',
 'contributors': ['Aldren', 'Geir Arne', 'Joanna', 'Jason'],
 'title': 'Reading and Writing CSV Files in Python',
 'url': 'https://realpython.com/python-csv/'}

Closing Connections

>>> client.close()

>>> import pprint
>>> from pymongo import MongoClient

>>> with MongoClient() as client:
...     db = client.rptutorials
...     for doc in db.tutorial.find():
...         pprint.pprint(doc)
...
{'_id': ObjectId('600747355e6ea8d224f754ba'),
 'author': 'Jon',
 'contributors': ['Aldren', 'Geir Arne', 'Joanna', 'Jason'],
 'title': 'Reading and Writing CSV Files in Python',
 'url': 'https://realpython.com/python-csv/'}
    ...
{'_id': ObjectId('6008511c87eb0fbf73dbf71f'),
 'author': 'David',
 'contributors': ['Aldren', 'Joanna', 'Jacob'],
 'title': 'Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3',
 'url': 'https://realpython.com/python3-object-oriented-programming/'}

Using MongoDB With Python and MongoEngine

Installing MongoEngine

$ pip install mongoengine==0.22.1

Establishing a Connection

>>> from mongoengine import connect
>>> connect(db="rptutorials", host="localhost", port=27017)
MongoClient(host=['localhost:27017'], ..., read_preference=Primary())

Working With Collections and Documents

>>> from mongoengine import Document, ListField, StringField, URLField

>>> class Tutorial(Document):
...     title = StringField(required=True, max_length=70)
...     author = StringField(required=True, max_length=20)
...     contributors = ListField(StringField(max_length=20))
...     url = URLField(required=True)

• db_field specifies a different field name.
• required ensures that the field is provided.
• default provides a default value for a given field if no value is given.
• unique ensures that no other document in the collection has the same value for this field.

>>> tutorial1 = Tutorial(
...     title="Beautiful Soup: Build a Web Scraper With Python",
...     author="Martin",
...     contributors=["Aldren", "Geir Arne", "Jaya", "Joanna", "Mike"],
...     url="https://realpython.com/beautiful-soup-web-scraper-python/"
... )

>>> tutorial1.save()  # Insert the new tutorial
<Tutorial: Tutorial object>

>>> tutorial2 = Tutorial()
>>> tutorial2.author = "Alex"
>>> tutorial2.contributors = ["Aldren", "Jon", "Joanna"]
>>> tutorial2.url = "https://realpython.com/convert-python-string-to-int/"
>>> tutorial2.save()
Traceback (most recent call last):
  ...
mongoengine.errors.ValidationError: ... (Field is required: ['title'])

>>> for doc in Tutorial.objects:
...     print(doc.title)
...
Reading and Writing CSV Files in Python
How to Iterate Through a Dictionary in Python
Python 3's f-Strings: An Improved String Formatting Syntax (Guide)
Working With JSON Data in Python
Python's Requests Library (Guide)
Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3
Beautiful Soup: Build a Web Scraper With Python

>>> for doc in Tutorial.objects(author="Alex"):
...     print(doc.title)
...
Python's Requests Library (Guide)

Conclusion

• What MongoDB and NoSQL databases are
• How to install and run MongoDB on your system
• How to create and work with MongoDB databases
• How to interface with MongoDB in Python using the PyMongo driver
• How to use the MongoEngine object-document mapper to work with MongoDB